谷歌DeepMind喜事致使：刚推出全能AI模型Gato，又收获GAN之父

来源：行情 2024年12月16日 12:16

意识到了这一点。Geoff 或许不可思议，能如此明确忠于地给出这个难以预测的正确性。

Gato 或许能充分利用国际标准化组织人工智慧吗？

无论是 Gato、DALL-E 还是 GPT-3，都不足以紧贴大众以外实在太设限的公共服务。这些静态都必须配合硬去除控制系统来可避免编码器种族主义正确性；更是要命的是，它们连稳定编码器精确结果都继续做不到。

这不单是因为我们还不可看到充分利用 AGI 的工夫，更是因为人类人工智能这个疑虑本身太过复杂，也许无论如何就不存在一般而言且可以通过训练充分利用的应付方案。我们甚至无法考虑到即使未来会有了新方法的语义演算法，单靠产业化能不可应付这些疑虑。

当然，这并不是说是超大规模静态就让、或者不值得探索。DeepMind、OpenAI 等研究成果机构的尝试非常关键，也确实象征性着科学的前沿方向。但 Gato 并不象征性着“一些游戏到此结束”，因为 Gato 本身存在一定的局限性。

“比如它制订多种战斗任务的能力，相似机器存储设备着几百款一些游戏的主机。内置一些游戏为数众多，但不象征性它实就拥有新颖的一些游戏方式也。这并不是毫无疑问的国际标准化组织 AI，只是把一大堆经过预训练的狭义静态整整齐齐捆绑在了独自一人。”外媒所作 Tristan Greene 华尔街日报引述。

通过观察 Gato、DALL-E 和 GPT-3， Tristan Greene 看来毫无疑问的 AGI 距离人类还有几十年、甚至几百年的距离。但从另一个尺度，这些前沿静态不断刷新着人类对算力的倚靠极限。

“无论如何，要一切都是从现下一阶段下一阶段跨跃至毫无疑问的 AGI，人类也许要无论如何一些无论如何性的改变。

正如 Marcus 无论如何的精当回顾：要一切都是借助于 AGI，我们就得从人类身上修习，修习自己如何可知和表达出来这个表象世界，修习自己如何表达并吸收词汇和种种复杂概念。除此之外的一切理论上，都是偏偏的狂妄自大。”

参考元数据：

本文来自微信公众号“AI最前线”（ID:ai-front），出版人 | 凌敏、核子可乐，36氪经授权发布。

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